Lire un taux de réussite du sevrage tabagique

01

Repérer les effectifs avant de lire le taux

Pour un résultat oui/non, le numérateur compte ceux qui satisfont le critère, le dénominateur la population du calcul. CONSORT demande les effectifs analysés, ceux disposant de données à chaque résultat et moment, et le résultat de chaque groupe. Le nombre initial d’inscrits n’est pas forcément chaque dénominateur ultérieur.

Personnes réparties, réellement participantes, suivies et analysées sont des effectifs distincts. «25% de réussite» sans ces nombres laisse une lacune, pas une autorisation de deviner.

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02

Un seul groupe fictif, deux calculs

Données inventées, pas une étude : 100 personnes s’inscrivent. À l’évaluation prévue, 80 ont un résultat : 20 satisfont le même critère fixé et 60 non. Les 20 autres ont des données manquantes. 20 divisé par 100 donne 20% ; 20 divisé seulement par les 80 documentées donne 25%.

Il ne s’agit pas de deux interventions. Le nombre de résultats observés satisfaisant le critère reste 20. Classer les données manquantes comme critère non rempli est une convention d’analyse, pas la preuve que ces personnes ont fumé. Aucun calcul n’est automatiquement sans biais.

03

Réussite de quoi, à quel horizon ?

Arrêt, réduction, présence aux rendez-vous et satisfaction ne sont pas le même résultat. Cherchez la définition, le moment et le statut de critère principal prévu ou de critère secondaire.

À six mois, une enquête peut porter uniquement sur les sept jours précédents, et non sur six mois continus sans tabac. Les produits concernés et la vérification doivent aussi être examinés avant de comparer deux taux.

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04

Un perdu de vue ne devient pas une observation

Cherchez les quantités manquantes par groupe, leurs raisons, la méthode retenue et les analyses de sensibilité avec d’autres hypothèses. Analyse des seules données disponibles, imputation et modèle statistique sont des choix différents.

CONSORT rappelle que ces méthodes reposent sur des hypothèses. Un remplacement simple n’est pas nécessairement prudent ni sans biais. Un taux qui semble complet ne fait pas disparaître l’incertitude des données absentes.

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05

Deux fois plus et dix points de plus

Autre calcul entièrement fictif : deux groupes réellement comparables comptent 100 personnes chacun, avec 20 résultats satisfaisant le critère dans l’un et 10 dans l’autre. 20% contre 10% signifie dix points de pourcentage de différence absolue et un rapport relatif de 2, pas vingt points supplémentaires.

Aucune intervention réelle, preuve de randomisation ou intervalle de confiance n’est associé à cet exemple. Il explique les unités, pas l’efficacité. Dans un essai réel, recherchez la comparaison absolue et relative avec leur incertitude.

06

Ne pas détacher l’estimation de son incertitude

Une différence estimée devrait montrer sa précision, souvent par un intervalle de confiance. Un intervalle large laisse davantage d’incertitude sur la taille de la différence. Il ne corrige pas un suivi biaisé ni des critères incompatibles. Un résultat de groupe dans un contexte donné n’est pas une prévision personnelle.

Pour une décision de soins, apportez le rapport original à un professionnel qualifié local : population, accompagnement, critère et durée répondent-ils à votre question ? Un site ne peut transformer ce titre en votre probabilité personnelle d’arrêt. En France, les outils de Tabac info service proposent notamment un contact avec un tabacologue. C’est une piste pour poser vos questions, pas la preuve qu’un pourcentage concerne cet accompagnement ou votre situation.

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07

À retenir

• Conserver ensemble n/N, critère, moment et gestion des données manquantes.
• Le taux parmi les répondants n’est pas celui de tous les inscrits.
• Séparer comparabilité, points de pourcentage, rapport relatif et incertitude.

08

Questions fréquentes